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我有一个由大小为 n * n
的矩阵表示的图像
我已经创建了一个变换矩阵
M = cv2.getPerspectiveTransform(...)
我可以使用 M
中定义的形状转换图像
cv2.warpPerspective(image, M, image_shape)
根据 this ,我应该能够将矩阵与一个点相乘,并在转换后得到该点的新位置。我试过了:
point = [100, 100, 0]
x, y, z = M.dot(point)
但是我得到了错误的结果。 (在这种情况下 [112.5 12.5 0])
我做错了什么?
为了更清楚,这是我正在做的:
我有这张图片,线条和正方形在不同的图层上
我扭曲线条并得到这个:
现在我想得到放置正方形的坐标:
我有的是我用于线条的扭曲矩阵,以及第一张图片中正方形的坐标
注意:一个选项是创建一个带有单个点的图像,只需使用第一种方法扭曲它并在新图像中找到非零单元格。我正在寻找比这更惯用的东西,希望
最佳答案
齐次坐标的最后一个点永远不应为 0,除非它专门引用一个无穷远点。出于您的目的,它应该是 1
。您还应该按最后一个值 z
缩放转换后的像素 x
和 y
。看我的回答here以获得深入的解释。
对于单个点:
point = np.array([100, 100])
homg_point = [point[0], point[1], 1] # homogeneous coords
transf_homg_point = M.dot(homg_point) # transform
transf_homg_point /= transf_homg_point[2] # scale
transf_point = transf_homg_point[:2] # remove Cartesian coords
对于多个点(使用 OpenCV 写入点的标准方式):
points = np.array([[[100, 100]], [[150,100]], [[150,150]], [[150,100]]])
homg_points = np.array([[x, y, 1] for [[x, y]] in points]).T
transf_homg_points = M.dot(homg_points)
transf_homg_points /= transf_homg_points[2]
transf_points = np.array([[[x,y]] for [x, y] in transf_homg_points[:2].T])
一个使用从 OpenCV 函数中获取的点的最小示例:
import numpy as np
import cv2
# generate random noise image, draw a white box
img = np.random.rand(512,512,3)
img[128:384, 64:196] = [1,1,1]
# create a Euclidean transformation which rotates by 30 deg + translates by (100,100)
theta = 30*np.pi/180
H = np.array([
[ np.cos(theta),np.sin(theta),100.],
[-np.sin(theta),np.cos(theta),100.],
[0.,0.,1.]])
# find the white box
bin_img = cv2.inRange(img, np.ones(3), np.ones(3))
contour_points = cv2.findContours(bin_img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[1][0]
# transform the location of the box
homg_points = np.array([[x, y, 1] for [[x, y]] in contour_points]).T
transf_homg_points = H.dot(homg_points)
transf_homg_points /= transf_homg_points[2]
transf_rect = np.array([[[x,y]] for [x, y] in transf_homg_points[:2].T], dtype=np.int32)
# draw the transformed box as a green outline
cv2.polylines(img, [transf_rect], isClosed=True, color=[0,1,0], thickness=2)
生成带有随机噪声、白色框和绿色轮廓的图像,显示应用于框轮廓的变换。
关于python - openCV:如何使用 getPerspectiveTransform,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/45010881/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!